tiktoken ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਤਰ ਵਿੱਚ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰੋ। CL100K_BASE, P50K_BASE, ਅਤੇ R50K_BASE ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੋਡਿੰਗ ਅਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਚੁਣੋ। ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਅਹਿਮ।
ਇੱਕ ਟੋਕਨ ਕਾਊਂਟਰ ਏਆਈ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ GPT-3, GPT-4, ਅਤੇ ChatGPT ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਅਹਿਮ ਟੂਲ ਹੈ। ਇਹ ਮੁਫਤ ਟੋਕਨ ਕਾਊਂਟਰ OpenAI ਦੇ tiktoken ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤੁਹਾਡੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ API ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਹਦਾਇਤਾਂ:
ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਟੋਕਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੋਕਨ ਸ਼ਬਦਾਂ, ਉਪਸ਼ਬਦਾਂ, ਜਾਂ ਅੱਖਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। tiktoken ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, ਜੋ OpenAI ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, GPT-3 ਅਤੇ GPT-4 ਜਿਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਆਪਣੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਲਈ ਸਹੀ ਕੋਡਿੰਗ ਚੁਣੋ:
CL100K_BASE: GPT-4 ਅਤੇ ChatGPT ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਨਵਾਂ OpenAI ਕੋਡਿੰਗ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅੱਖਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।
P50K_BASE: ਪੁਰਾਣੇ GPT-3 ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਕੋਡਿੰਗ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 50,000 ਟੋਕਨ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਹੈ।
R50K_BASE: ਪੁਰਾਣੀ GPT-3 ਕੋਡਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੀ 50,000 ਟੋਕਨ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਹੈ।
ਟੋਕਨ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਏਆਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਅਹਿਮ ਹਨ:
ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ: ਟੋਕਨ ਗਿਣਤੀ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ GPT-3, GPT-4, ਅਤੇ BERT ਵਰਗੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਸਹੀ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।
API ਖਰਚ ਪ੍ਰਬੰਧਨ: OpenAI, Anthropic, ਜਾਂ ਹੋਰ ਏਆਈ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ API ਕਾਲਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਖਰਚਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਸਮੱਗਰੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ: ਬਲੌਗ ਪੋਸਟਾਂ, ਲੇਖਾਂ, ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕਾਪੀ ਨੂੰ ਏਆਈ-ਚਲਿਤ ਟੂਲਾਂ ਅਤੇ ਚੈਟਬੋਟਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੋ।
ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ: ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਿਸ਼ੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧਤਾ, ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ: ਅਨੁਵਾਦ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਟੋਕਨ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ।
ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ: ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇੰਡੈਕਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਿਓ।
ਟੈਕਸਟ ਸੰਖੇਪ: ਸਹੀ ਸੰਖੇਪ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਅਤੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ।
ਚੈਟਬੋਟ ਵਿਕਾਸ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰੋ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤੀ ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਉਚਿਤ ਜਵਾਬ ਬਣਾਓ।
ਸਮੱਗਰੀ ਮੋਡਰੇਸ਼ਨ: ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਮੱਗਰੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰੋ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਾਡਾ ਟੂਲ ਸਹੀ ਟੋਕਨ ਗਿਣਤੀ ਲਈ tiktoken ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹੋਰ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਟੋਕਨ ਗਿਣਤੀ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ਨਾਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋਈ ਹੈ:
ਆਪਣੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਟੋਕਨ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ:
1import tiktoken
2
3def count_tokens(text, encoding_name):
4 encoding = tiktoken.get_encoding(encoding_name)
5 tokens = encoding.encode(text)
6 return len(tokens)
7
8## ਉਦਾਹਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ
9text = "Hello, world! This is a tokenization example."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Token count: {token_count}")
131const { encoding_for_model } = require("tiktoken");
2
3function countTokens(text, encodingName) {
4 const enc = encoding_for_model(encodingName);
5 const tokens = enc.encode(text);
6 return tokens.length;
7}
8
9// ਉਦਾਹਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ
10const text = "Hello, world! This is a tokenization example.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Token count: ${tokenCount}`);
141require 'tiktoken_ruby'
2
3def count_tokens(text, encoding_name)
4 encoding = Tiktoken.encoding_for_model(encoding_name)
5 tokens = encoding.encode(text)
6 tokens.length
7end
8
9## ਉਦਾਹਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ
10text = "Hello, world! This is a tokenization example."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Token count: #{token_count}"
14ਇਹ ਉਦਾਹਰਣ tiktoken ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਟੋਕਨ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਟੋਕਨ ਉਹ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਇਕਾਈ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਬਦ, ਉਪਸ਼ਬਦ, ਜਾਂ ਅੱਖਰ। ਟੋਕਨ ਗਿਣਤੀ ਏਆਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਦਾ ਨਿਰਧਾਰਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
GPT-4 ਇੱਕ ਹੀ ਬੇਨਤੀ ਵਿੱਚ 8,192 ਟੋਕਨ (ਮਿਆਰੀ) ਜਾਂ 32,768 ਟੋਕਨ (GPT-4-32k) ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦੋਹਾਂ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਟੋਕਨ ਗਿਣਤੀ API ਖਰਚਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ, ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਸਮੱਗਰੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਏਆਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
CL100K_BASE GPT-4 ਅਤੇ ChatGPT ਲਈ ਨਵਾਂ ਕੋਡਿੰਗ ਹੈ, ਜਦਕਿ P50K_BASE ਪੁਰਾਣੇ GPT-3 ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਆਕਾਰ ਹਨ।
ਸਾਡਾ ਟੂਲ OpenAI ਦੀ ਅਧਿਕਾਰਿਕ tiktoken ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ 100% ਸਹੀ ਟੋਕਨ ਗਿਣਤੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ OpenAI ਦੇ API ਗਣਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਟੂਲ OpenAI ਮਾਡਲਾਂ (GPT-3, GPT-4, ChatGPT) ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੋਰ ਮਾਡਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਹਾਂ, ਵਿਸ਼ਮਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਟੋਕਨਾਂ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਿਣੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਕੋਡਿੰਗ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਪਾਸੇ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਹਾਂ, ਹਰ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ: GPT-3.5 (4,096 ਟੋਕਨ), GPT-4 (8,192 ਟੋਕਨ), GPT-4-32k (32,768 ਟੋਕਨ), ਅਤੇ ਹੋਰ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਨ।
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ? ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਾਡੇ ਮੁਫਤ ਟੋਕਨ ਕਾਊਂਟਰ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਆਪਣੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਏਆਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਪਣੇ ਕਾਰਜ ਦੇ ਲਈ ਵਰਤਣ ਯੋਗ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਹੋਰ ਸੰਦੇਸ਼ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ